数据分析运用案例（数据分析运用案例范文）

大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于数据分析运用案例的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。

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本文目录:

• 1、大数据分析应用案例四网络营销行业的大数据分析通过使用什么大数据分析工具实

• 2、Python数据分析案例-药品数据分析案例

• 3、大数据和智慧交通有哪些应用的案例

• 4、案例分享：如何通过数据分析进行活动效果评估

一、大数据分析应用案例四网络营销行业的大数据分析通过使用什么大数据分析工具实

专业的大数据分析工具

2、各种Python数据可视化第三方库

3、其它语言的数据可视化框架

一、专业的大数据分析工具

1、FineReport

FineReport是一款纯Java编写的、集数据展示(报表)和数据录入(表单)功能于一身的企业级web报表工具，只需要简单的拖拽操作便可以设计复杂的中国式报表，搭建数据决策分析系统。

2、FineBI

FineBI是新一代自助大数据分析的商业智能产品，提供了从数据准备、自助数据处理、数据分析与挖掘、数据可视化于一体的完整解决方案，也是我比较推崇的可视化工具之一。

FineBI的使用感同Tableau类似，都主张可视化的探索性分析，有点像加强版的数据透视表。上手简单，可视化库丰富。可以充当数据报表的门户，也可以充当各业务分析的平台。

二、Python的数据可视化第三方库

Python正慢慢地成为数据分析、数据挖掘领域的主流语言之一。在Python的生态里，很多开发者们提供了非常丰富的、用于各种场景的数据可视化第三方库。这些第三方库可以让我们结合Python语言绘制出漂亮的图表。

1、pyecharts

Echarts(下面会提到)是一个开源免费的javascript数据可视化库，它让我们可以轻松地绘制专业的商业数据图表。当Python遇上了Echarts，pyecharts便诞生了，它是由chenjiandongx等一群开发者维护的Echarts Python接口，让我们可以通过Python语言绘制出各种Echarts图表。

2、Bokeh

Bokeh是一款基于Python的交互式数据可视化工具，它提供了优雅简洁的方法来绘制各种各样的图形，可以高性能地可视化大型数据集以及流数据，帮助我们制作交互式图表、可视化仪表板等。

三、其他数据可视化工具

1、Echarts

前面说过了，Echarts是一个开源免费的javascript数据可视化库，它让我们可以轻松地绘制专业的商业数据图表。

大家都知道去年春节以及近期央视大规划报道的百度大数据产品，如百度迁徙、百度司南、百度大数据预测等等，这些产品的数据可视化均是通过ECharts来实现的。

2、D3

D3（Data Driven Documents）是支持SVG渲染的另一种JavaScript库。但是D3能够提供大量线性图和条形图之外的复杂图表样式，例如Voronoi图、树形图、圆形集群和单词云等。

回答于 2021-08-19

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大数据分析工具有哪些，有什么特点

　一、hadoop Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。 Hadoop带有用 Java 语言编写的框架，因此运行在 Linux 生产平台上是非常理想的。Hadoop 上的应用程序也可以使用其他语言编写，比如 C++。 二、HPCC HPCC，High Performance Computing and Communications(高性能计算与通信)的缩写。1993年，由美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了“重大挑战项目：高性能计算与 通信”的报告，也就是被称为HPCC计划的报告，即美国总统科学战略项目，其目的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战问题。HPCC是美国实施信息高速公路而上实施的计划，该计划的实施将耗资百亿美元，其主要目标要达到：开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络传输性能，开发千兆 比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。 三、Storm Storm是自由的开源软件，一个分布式的、容错的实时计算系统。Storm可以非常可靠的处理庞大的数据流，用于处理Hadoop的批量数据。Storm很简单，支持许多种编程语言，使用起来非常有趣。Storm由Twitter开源而来，其它知名的应用企业包括Groupon、淘宝、支付宝、阿里巴巴、乐元素、 Admaster等等。 Storm有许多应用领域：实时分析、在线机器学习、不停顿的计算、分布式RPC(远过程调用协议，一种通过网络从远程计算机程序上请求服务)、 ETL(Extraction-Transformation-Loading的汽车行业数据分析找哪家？可以咨询麦柯莱依斯，麦柯莱依斯信息咨询(上海)有限公司，提供汽车行业相关企业共同需要的世界各国供应商信息 ，如采购、配套、工厂情况、动态、汽车产销量数据、技术、市场调研报告、还有预测型市场投放计划等，节省企业在信息收集上花费的时间与成本。麦柯莱依斯通过新闻发布、个别调查，从外部机构购买，与企业合作等方式，独立取材，集中收集、整合并分析数据信息，构建数据库，面向汽车行业专业人士，提供数据服务。期待您的来电！

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一般用哪些工具做大数据分析

大数据图表分析的工具其实有很多，关键要看题主的是在什么样的业务场景下。一般情况下，Excel就可以满足日常的使用需求，当然前提在于你对Excel足够熟练。当然，如果你懂代码，可以用：Echarts ，如果你懂设计，可以用：Ai。这些都可以做大数据图表分析出来。可是从题主的描述中，我看到两个关键词：数据积累多、领导看。这就注定了Excel很难担此重任。所以在制作统计图表方面，你可能就需要使用一些更为灵活的软件。作为业务人员或者分析师，你可能需要用到商业智能类的软件，比如：永洪BI对于BI类产品来说，进行大数据图表分析简直就是小菜一碟，而永洪BI在国内的厂商中应该是做的最好的了。进行大数据图表分析的时候，只需要把数据导入产品中，通过拖拖拽拽就可以生成统计图表了，而且完全不用担心数据量大的问题。以下是几张有代表性的：使用BI软件可以解决统计图表制作的问题，但是大数据图表分析的过程中，如何让图表表达更清楚的含义，有以下几个原则可以借鉴：越简单越好，专注于表达核心信息；在需要表达细节的时候，可以放更多的信息；差异越大越好，这样会使得你的统计图表更明显，易于理解；

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大数据分析一般用什么工具分析

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一般用哪些工具做大数据分析？

大数据工具：数据建模工具SPSS：主要用于数据建模工作，功能稳定且强大，能够满足中小企业在业务模型建立过程中的需求。 大数据工具：数据可视化分析工具亿信华辰一站式数据分析平台ABI，提供ETL数据处理、数据建模以及一系列的数据分析服务，提供的数据分析工具丰富：除了中国式复杂报表、dashboard、大屏报表外，ABI还支持自助式分析，包括拖拽式多维分析、看板和看板集，业务用户通过简单拖拽即可随心所欲的进行探索式自助分析。同时，类word即席报告、幻灯片报告，让汇报展示更加出彩。

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二、Python数据分析案例-药品数据分析案例

最近学习了python数据分析的一些基础知识，有numpy,pandas,matplotlib等，找了一个药品数据分析的小项目练一下手。

数据分析的步骤一般可以分为6个：

1，明确分析的目的

2，数据准备

3，数据清洗

4，数据分析

5，数据可视化

6，分析报告

数据分析的目的：

通过对朝阳区医院的药品销售数据的分析，了解朝阳医院的患者的月均消费次数，月均消费金额、客单价以及消费趋势、需求量前几位的药品等。

数据准备

数据是存在Excel中的，可以使用pandas的Excel文件读取函数将数据读取到内存中，这里需要注意的是文件名和Excel中的sheet页的名字。读取完数据后可以对数据进行预览和查看一些基本信息。

通过数据的基本信息可以看出来，总行数6578，但是社保卡号只有6576，其他行只有6577行，说明存在缺失值，这些将在数据清洗中进行处理。

数据清洗

数据清洗过程一般包括：选择子集、列名重命名、缺失数据处理、数据类型转换、数据排序及异常值处理等。

（1）选择子集

在我们获取到的数据中，可能数据量非常庞大，并不是每一列都有价值都需要分析，这时候就需要从整个数据中选取合适的子集进行分析，这样就可以提高效率。但是这个案例数据列较少，可以忽略这一步。

（2）列名重命名

在数据分析过程中，有些列名和数据容易混淆或产生歧义，不利于数据分析，这时候需要把列名换成容易理解的名称，可以采用rename函数实现：

（3）缺失数据处理

通过查看基本信息可以推测“社保卡号”这列存在缺失值，如果不处理这些缺失值会干扰后面的数据分析结果。缺失数据常用的处理方式有：删除缺失值，一般用于少量缺失值，对整体数据影响不大的情况；平均值填充，对于数值型常用；算法填充等。在本次案例中缺失值商量很少，直接使用dropna函数删除缺失数据。

（4）数据类型转换

在导入数据时为了防止导入不进来，会强制所有数据都是object类型，但实际数据分析过程中“销售数量”，“应收金额”，“实收金额”，这些列需要浮点型（float）数据，“销售时间”需要改成时间格式，因此需要对数据类型进行转换，可以使用astype()函数。

（5）异常值处理

查看数据的描述统计信息：我们可以看到最小值出现了负数，原因是销售数量的值为负数，需要将销售数量小于0的数据剔除掉。

数据分析及可视化

这里涉及到的数据可视化的部分并不多所以将数据分析和可视化结合起来，数据分析之前我们应该确定分析的指标。

（1）指标1：月均消费次数   计算：月均消费次数 = 总消费次数 / 月份数

（2）指标2：月均消费金额   计算：月均消费金额 = 总消费金额 / 月份数

（3）指标3：客单价  计算：客单价 = 总消费金额 / 总消费次数

（4）指标4：消费趋势

每天的消费金额分布情况：一横轴为时间，纵轴为实收金额画散点图。

结论：从散点图可以看出，每天消费金额在500以下的占绝大多数，个别天存在消费金额很大的情况。

月消费金额变化趋势，将销售时间按月聚合分组，然后求出分组后的累计金额，画出折线图。

结论：1月，4月，5月，6月的消费金额变化不大，基本持平，2月和3月金额较低，可能是受春节假期影响，部分外来居民回家了，7月份最低是因为数据不全造成的。

药品销售情况分析，对“商品名称”和“销售数量”这两列数据进行聚合为Series形式，方便后面统计。

结论：对于销售量排在前几位的药品，医院应该时刻关注，保证药品不会短缺而影响患者。

三、大数据和智慧交通有哪些应用的案例

互联网WebGL三维可视化技术在交通监控管理系统中的应用场景。

如交通体系决策支持系统，通过可视化技术结合大数据分析，利用三维模型展示当前交通数据分析结果及未来交通态势发展分析模型的预测，3D场景案例如下，更多在官网案例中心获取~

交通路段内三维场景浏览

三维设备模型可视化与数据交互

交通路段辅助设施、设备健康管理

内场机房设施设备维护

交通路段突发应急事件演练

四、案例分享：如何通过数据分析进行活动效果评估

作者介绍

@郝笑笑 微信号：hao-xiao-xiao。

目前在互联网公司担任数据分析师，并负责DAU流量的增长策略与数据监控。

希望可以和各位一起交流学习。

1    导语

相信对于很多刚入门的分析师小白来说，评估活动效果、洞察业务机会，是所有工作中最可以体现价值感的事情，但也可能是令我们最头疼的事情。本文作者基于自身的实际工作经历，结合一个真实的运营活动，对活动评估中可以复用的数据分析“套路”进行总结和整理，希望能够给初接触数据分析的同学带来帮助。

一般来说，互联网公司的运营活动按照目的可以分为3种：拉新、促活、品牌宣传，尽管每种活动关注的核心绩效指标完全不同，但是分析的思路还是可以套路化的。接下来，本文将以某次促活活动为案例，分享下如何对一场活动的效果进行量化评估。

2    活动背景

伴随着移动互联网用户的增速越来越趋于饱和，用户增长的破局方法不得不从拉新获客转换为如何促活存量用户。

通过第三方广告媒体app（比如微信、抖音等）投放针对老用户的素材对用户促活，已经成为很多公司用来提升存量老用户活跃度的有效方法（后续会统称为“渠道拉活”）

某公司的市场投放部门也开始投入预算试水「渠道拉活」这一项目，在项目启动一段时间后，已经回收累积了大量的用户数据，但是：

渠道拉活对于DAU的带动贡献究竟有多大？

是否值得持续投入更多的资源？

活动情况的ROI如何？是否符合预期？

活动是否存在改进空间？

这些领导和业务方非常关注的问题，需要分析师基于数据给出公正和客观的答复。

3    分析框架和指标体系

3.1 分析框架

活动整体增量效果评估 (包括短期效果分析、长期效果分析)

ROI 核算（计算单用户的拉新或者促活成本）

参活用户质量评估

活动存在问题分析

3.2指标体系

3.21  流量规模

数据指标：

DAU

参与活动的用户数（举例：渠道拉活成功召回的用户数）

通过活动首次调起app的uv（举例：通过渠道拉活首次调起app的uv）

通过活动首次调起app的uv占day的比例（举例：通过渠道拉活首次调起uv的dau占比）

可解决的问题：

通过对比事先制定好的活动KPI指标，评估目标完成率；

与其他活动对比，评估促活的核心指标（通常是DAU）是否达到预期；

评估渠道拉活能够召回的用户量级有多大；

评估对DAU的净增量贡献有多大；

3.22用户质量、用户画像

数据指标：

留存率（次日回访率、7日回访率、30日回访率）

日均使用时长

核心功能渗透率

核心功能人均PV

人群画像（性别、城市、消费能力）

可解决的问题：

评估渠道召回用户的质量

监测是否存在刷量作弊渠道

3.23用户行为

数据指标：

站外转化漏斗（举例：广告曝光-广告点击-成功调起app-deeplink抵达特定页面）

站内核心行为的转化漏斗（举例：活动页-列表页-详情页）

可解决的问题：

评估用户从站外渠道到抵达App的路径是否顺畅，发现产品bug或者可以改善的机会点

评估活动的站内承接策略是否合理

4    分析过程

4.1活动效果评估以及活动ROI分析

在量化DAU (或者活跃天数) 贡献时，需要减去用户的自然活跃量，即计算“净增量”贡献。该贡献可以分为当日贡献和长期贡献。

当日贡献是指：当日的召回用户对于当日DAU的增量贡献

长期贡献是指：由于召回用户的后续回流，在后续特定时间范围还会持续贡献的用户天数增量。比如，活动后的50个参与用户，在后续30天内人均活跃天数比活动前提高10天，那么促活的增量贡献就是1500天。

不得不承认，AB实验最擅长处理归因和量化的问题。它的思想是，将流量随机分为数量均匀和特征均匀的两组（即对照组和实验组），实验组用户只有在产品策略上与对照组不同，因此我们可以认为两组用户在同一时间维度上的指标差异，可以完全归因于策略上的差异。

然而，该广告拉活项目无法设计对应的AB实验，但我们可以基于AB测试的思想，构造与实验组“相似”的用户群体作为对照组。具体过程如下：

将拉活渠道唤起app的用户作为实验组，未曾被拉活召回的存量用户作为对照组；

选取可能影响用户未来活跃度的特征（比如机型、新增渠道、历史活跃度、…），基于“特征相同”的原则，对两组用户划分为 N 对实验组和对照组。注意尽量将特征通过区间离散化，避免划分出的某一组落入的样本数过少，导致两组样本的指标差异不可信，比如特征「新增日期间隔」可以离散化为：7天内、8-14天、14天以上；

计算 N 对实验组和对照组的每一组的指标差异值，以及实验组的总指标差异（等于每一组指标差异*人群占比的相乘结果求和）

通过以上方法，可以计算出拉活对于当日DAU的贡献、以及拉活对于未来30天DAU的总增量贡献。

实际上，对于拉活对DAU的单次短期贡献，有更为简便的方法，即基于“首次归因”的思想，通过“拉活首次调起app的uv”进行量化评估，即如果用户多次启动过app，那么只有当通过促活广告首次调起app了，才会计入到促活广告的功劳。

值得一提的是，“首次归因”的方法也可以应用至“产品新上线功能评估”的效果量化中，通常我们可以将“启动app后首次访问该功能的用户量”作为该功能对dau的贡献量。

对于活动成本的核算，我们可以通过 “总成本消耗量 / 总DAU增量”，计算每个DAU增量的成本，以评估ROI是否符合预期。

4.2用户行为分析、和用户质量评估

可以以「大盘未参活用户」、「同期同类活动」、「往期同类活动」分别作为对比基准，基于用户行为漏斗、留存率、核心行为pv、人均使用时长等指标，识别本次促活策略是否有薅羊毛或者作弊严重的渠道，并评估活动拉来的用户质量好坏。但这里不作为本次分享重点，因此不再展开赘述。

5    结语

作为数据分析师，实际工作中遇到的促活策略往往是五花八门，但是活动效果好坏的评估过程依然是有章可循的。最后，简单总结下本文对于后续活动评估的可复用之处：

如何构建活动评估的指标体系；

如何量化归因活动的短期贡献（即“首次归因”法）；   

如何在无法开展AB测试的情况下，通过构造对照组的方式，快速地量化评估长期的增量贡献；

1、回“数据产品”，获取<大厂数据产品面试题>

2、回“数据中台”，获取<大厂数据中台资料>

3、回“商业分析”，获取<大厂商业分析面试题>；

4、回“交个朋友”，进交流群，认识更多的数据小伙伴。

以上就是关于数据分析运用案例相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。

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